Ексцес є міра хвостовості розподілу. Хвостатість – це те, як часто виникають викиди. Надлишковий ексцес — це хвостовість розподілу відносно нормального розподілу. Розподіл із середнім ексцесом (середнім хвостом) є мезокуртичним. Розподіли з низьким ексцесом (тонкі хвости) є платікуртичними.

Ексцес є міра того, чи є дані з важким або легким хвостом відносно нормального розподілу. Тобто набори даних із високим ексцесом мають тенденцію мати важкі хвости або викиди. Набори даних із низьким ексцесом, як правило, мають легкі хвости або відсутність викидів. Рівномірний розподіл був би крайнім випадком.

Таким чином, ви можете сказати, що асимметрия і ексцесс є використовується для опису поширення та висоти вашого нормального розподілу. Асиметрія використовується для позначення горизонтальної тяги даних. Він повідомляє вам, наскільки розкидані дані, а ексцес використовується для визначення вертикальної тяги або висоти піку.

мезокуртик Стандартний нормальний розподіл має ексцес 3 і розпізнається як мезокуртик. Збільшений ексцес (>3) можна візуалізувати як тонкий «дзвін» із високим піком, тоді як зменшений ексцес відповідає розширенню піку та «потовщенню» хвостів.');})();(function( ){window.jsl.dh('bYXrZqboAqerptQP74uQkQ4__233','

Це вимірює кількість ймовірності в хвостах. Значення часто порівнюють із ексцесом нормального розподілу, який дорівнює 3. Якщо ексцес більший за 3, тоді набір даних має важчі хвости, ніж нормальний розподіл (більше хвостів).